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我需要更好地理解我的 LightGBM 模型,所以我正在使用 SHAP Tree 解释器。需要对lightgbm数据进行编码,我将相同的数据传递给树解释器。因此,我担心 SHAPTreeExplainer并将shap_values()我的数据视为数字数据。如何指定数据是分类的?这会改变 SHAP 值的计算吗?

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shap无法处理 type 的特征object。只需确保您的连续变量是 typefloat并且您的分类变量是 type category


for cont in continuous_variables:
    df[cont] = df[cont].astype('float64')

for cat in categorical_variables:
    df[cat] = df[cat].astype('category')

最后,您还需要确保在参数中提供相应的值:

params = {
    'objective': "binary", 
    'num_leaves': 100, 
    'num_trees': 500, 
    'learning_rate': 0.1, 
    'tree_learner': 'data', 
    'device': 'cpu', 
    'seed': 132, 
    'max_depth': -1, 
    'min_data_in_leaf': 50, 
    'subsample': 0.9, 
    'feature_fraction': 1, 
    'metric': 'binary_logloss', 
    'categorical_feature': ['categoricalFeature1', 'categoricalFeature2']
}

bst = lgbm.Booster(model_file='model_file.txt')
tree_explainer = shap.TreeExplainer(bst)
tree_explainer.model.original_model.params = params

shap_values_result = tree_explainer.shap_values(df[features], y=df[target])

或者,您可以选择在分类特征上应用标签编码。例如,

df['categoricalFeature'] = df['categoricalFeature'].astype('category')
df['categoricalFeature'] = df['categoricalFeature'].cat.codes

请注意,请确保您可以重现此映射,以便您也可以以相同的方式转换验证/测试数据集。

于 2020-04-20T13:21:30.303 回答